自适应邻域图的流形学习方法

• 作者: 蒲玲
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 流形学习 非线性数据降维 最近邻域 局部线性嵌入
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 191-194
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.02.051

摘要

针对目前流形学习方法的嵌入效果非常敏感于局部邻域的选取方式，提出一种自适应邻域图的非线性数据降维方法。该方法考虑数据点周围的点分布信息，自适应地寻找最近邻域大小。不同于传统的邻域选取方法，此方法根据样本点周围的疏密程度来动态地获得最近邻域数，且所得到的各个样本点的邻域数是不等的；将每个样本点与其最近邻点连接，构建自适应邻域图进行有效降维。在人工生成数据集和人脸数据上的仿真结果表明，提出的方法得到了良好的降维效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒲玲	宜宾学院计算机与信息工程学院	12	32	4.0	4.0